基于LiDAR數據的三維數字城市建設技術研究與實現

王俊 朱睿方 樂道 侯岳

（河南省測繪工程院，河南鄭州 450003）

基于LiDAR數據的三維數字城市建設技術研究與實現

王俊 朱睿方 樂道 侯岳

（河南省測繪工程院，河南鄭州 450003）

針對軌道交通帶狀圖測量，以使用移動測量系統掃描的激光點云為主要數據源，通過對點云數據與影像匹配技術、背景信息分離技術、數據簡化技術及面向對象方法的研究，實現點云數據中特征地物的快速提取，大大提高了軌道交通帶狀圖測量的效率，節省了投入的成本，縮短了測量工期數。

軌道交通；激光點云；點云提取；快速建模

建筑物的三維重建是“數字城市”的重要組成部分，利用經緯儀、全站儀等傳統測量儀器獲取建筑物數據信息費時費力，工作量巨大，不能滿足信息化的前進速度；在三維建模精度要求不高的情況下采用二維矢量圖，對房屋的高度進行估算，精度一般達不到要求；利用航空航天遙感立體影像獲取建筑物的空間信息并進行建筑物三維重建時，由于建筑物遮擋，重建的效率低下。

LiDAR數據獲取具有自動化程度高、受天氣影響小、數據生產周期短、精度高等特點。采用機載激光雷達技術可以快速精確地獲取地表三維信息，該技術的出現為建筑物三維重建提供了一個新的理想途徑，開展機載LiDAR支持下數字三維城市快速構建研究能夠極大地提高建模精度和作業效率，加快數字三維城市建設進程［1-3］。

1 機載LiDAR建筑物模型三維重建關鍵技術

1.1 點云數據預處理

LiDAR數據特點及組織方式為下一步的濾波和建筑物點云提取研究提供了理論基礎，點云數據的預處理是實現建筑物三維重建的前提，詳細對比分析了國內外對點云數據濾波的主要方法。

1.2 建筑物點云的提取

詳細研究了點云法向量和曲率的計算方法，改進了區域增長的算法，綜合點云法向量、曲率和強度值來提取建筑物頂面點云并實現建筑物頂面分割。

1.3 建筑物三維模型重建

針對簡單平頂建筑物和非平頂建筑物，詳細研究了建筑物頂面輪廓線的提取與規則化和非平頂建筑物公共輪廓線再調整方法。采用河南省鄭州市鄭東新區點云數據進行實驗，結合該地區正射影像圖探討本文算法的可行性［4-6］。

2 DLG數據三維快速建模方法

為了實現大面積、高精度的批量快速建模，利用航測內業采集的建筑物DLG數據，設計開發了批量三維建模程序，采用ObjectARX SDK和Visual Studio 2005的開發環境，在AutoCAD 2008平臺進行了相應軟件系統的研發，實現了大面積、高精度的快速自動批量建模［7-8］。

2.1 DLG數據進行優化處理

其中自動化包括去除重合點、冗余點，整平同一高度拐點高程值，以及建筑物的閉合和分類。

2.2 基于BRep技術的快速三維建模

采用ObjectARX SDK和Visual studio的開發環境，基于BRep技術，實現了大面積、批量、快速的三維建模，有效地提高了三維建模效率。

2.3 房頂、房檐等模型細節的自動添加

在房屋三維建模基礎上，通過房屋圖形處理自動實現房頂、房檐的添加，并且能通過航測采集的房屋頂部及地面高程信息，對房屋精準建模。

3 三維數字城市系統及傳感網絡集成關鍵技術

數字三維城市系統與傳感網絡的集成技術主要體現在以下幾個方面。

3.1 基于三維平臺的二次開發

系統使用B/S結構，即“瀏覽器/服務器”結構，瀏覽提供器端為用戶提供應用功能，程序交互等。服務器端包括應用服務層與數據層。數據層包括三維空間數據庫與非空間屬性數據庫。應用服務層包括服務器端應用程序服務。系統程序開發使用.NET平臺，使用C#、JavaScript等作為開發語言，利用平臺提供的API進行二次開發，實現三維場景瀏覽、量算、分析等功能。

3.2 設備傳感器數據實時獲取

編寫數據采集程序實現對傳感器設備產生的數據的即時獲取，然后訪問數據控制和訪問服務端接口，將數據記錄到統一的數據庫中，方便系統進行調用。

3.3 三維平臺與傳感網絡的結合

當前物聯網是比較熱門的研究領域，將傳感器網絡集成到三維系統中，能使系統功能更加豐富。通過編寫特定的程序，實時獲取各種傳感器、GPS等設備的數據并記錄在數據庫中，供系統進行調用，這樣能保證數據的實時性。

通過數據引擎可以和后臺數據庫進行數據交互。三維場景和數據庫通過數據接口相連接，可以做到實時讀取數據庫中的數據，并通過數據改變場景中的內容，做到三維場景和真實場景內容相對應，從數據庫中讀取傳感器設備產生的數據，并加以分析處理，然后以表單、圖表、文字、視頻等方式在三維場景中進行展示，使數字三維城市系統實用性更強，場景更加生動。

［1］陳焱明.基于機載與車載LiDAR數據的建筑物模型多視三維重建研究［D］.南京：南京大學，2015.

［2］谷國濤.基于機載LIDAR點云的建筑物三維建模技術研究［D］.撫州：東華理工大學，2012.

［3］謝秋平.綜合機載與車載LiDAR數據的建筑物三維重建［D］.焦作：河南理工大學，2015.

［4］熊俊華，方源敏，付亞梁，等.機載LIDAR數據的建筑物三維重建技術［J］.科學技術與工程，2011（1）：189-192.

［5］彭芳媛，周齊生，向常淦.基于航測數據的三維建模方法研究［J］.測繪，2011（2）：63-65.

［6］許曼娜，李軍鋒，解江，等.基于航攝三維采集數據建立城市三維模型的方法探討［J］.江西科學，2011（6）：737-739.

［7］顧朝林，段學軍，于濤方，等.論“數字城市”及其三維再現關鍵技術［J］.地理研究，2002（1）：14-24.

［8］蘇岳龍，姚丹亞，張毅.車載式城市道路三維信息快速采集系統［A］//智能交通與人工智能學術研討會，2006.

Research and Implementation of 3D Digital City Construction Technology Based on LiDAR Data

Wang JunZhu RuiFang LedaoHou Yue
（Surveying&Mapping Engineering Institute of Henan Province，Zhengzhou Henan 450003）

According to the measurement of the rail traffic,the laser point cloud scanned by the mobile measurement system was used as the main data source.Based on the research of point cloud data and image matching technology, background information separation technology,data reduction technology and object oriented method,the fast extraction of feature points in point cloud data was realized.It greatly improves the efficiency of the measurement of the rail traffic,reduces the cost of the investment,and reduces the number of the project.

rail transit；laser point cloud；point cloud extraction；rapid modeling

P208

A

1003-5168（2017）04-0050-02

2017-03-21

王俊（1981-），男，本科，工程師，研究方向：工程測量，數字城市建設及相關系統研發。